Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale in azienda è stata raccontata come la chiave per rivoluzionare modelli di business, processi produttivi e gestione delle risorse. Tuttavia, un recente studio del MIT Media Lab ha ridimensionato l’entusiasmo, evidenziando come il ritorno sugli investimenti non sia ancora all’altezza delle attese.
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I risultati del rapporto “The GenAI Divide”
Secondo lo studio “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”, solo il 5% dei progetti pilota di intelligenza artificiale generativa porta a un incremento misurabile dei ricavi. La grande maggioranza, circa il 95%, resta invece confinata in una fase sperimentale senza produrre effetti concreti sui margini operativi. Questo scenario mette in luce un divario tra l’elevata diffusione delle soluzioni di Gen AI e la reale capacità di trasformazione strutturale dei settori coinvolti.
Le criticità dell’introduzione dell’IA nelle imprese
Il passaggio dalla sperimentazione all’adozione operativa rappresenta la principale sfida per le aziende. La ricerca del MIT sottolinea come lo scarso apprendimento contestuale e le difficoltà di integrazione nei processi produttivi limitino fortemente l’impatto dell’intelligenza artificiale in azienda. In altre parole, i sistemi faticano ad adattarsi ai feedback, non correggono gli errori e non si evolvono in modo efficace.
Un’adozione ancora incompleta
A queste barriere tecnologiche si aggiungono ostacoli organizzativi: modelli aziendali non ancora pronti ad accogliere l’IA, difficoltà di adattamento delle strutture e una conoscenza spesso insufficiente da parte del management e dei dipendenti. Senza un cambiamento culturale profondo e un investimento nella formazione, il rischio è che l’intelligenza artificiale resti un fenomeno di facciata più che un reale strumento di crescita.
Quale futuro per l’intelligenza artificiale in azienda
Il rapporto del MIT non boccia l’adozione dell’IA, ma invita a un approccio più consapevole. Perché l’intelligenza artificiale in azienda diventi davvero un volano di innovazione, serve integrare la tecnologia con i processi esistenti, stimolare una cultura organizzativa aperta al cambiamento e investire nella comprensione dei limiti degli algoritmi. Solo così la rivoluzione digitale potrà trasformarsi in valore concreto.
